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   "source": [
    "1. 视觉系统都有哪些构成要素? 以机械臂视觉控制系统为例，说明视觉系统的构成要素。\n",
    "\n",
    "    照明设备：机械臂通常使用室内光线或专用的照明设备<br>\n",
    "    成像设备：机械臂的成像设备一般是相机，安装在机械臂前端<br>\n",
    "    处理设备：机械臂通常使用工控机或嵌入式设备作为处理设备<br>\n",
    "    算法软件：使用C++或其他编程语言编写的视觉识别算法及程序<br>"
   ]
  },
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   "source": [
    "2. 尝试从模仿人类视觉处理流程的角度，阐述本对课程内容组织的理解。进一步在网上搜索，找到自己认为学习过程中最值得参考的1-2本书(不要太厚)\n",
    "\n",
    "    a) 对课程内容组织的理解\n",
    "    \n",
    "        1）人类视觉处理首先要看到东西，即对图像的采集过程，采集需要有光源，需要成像设备能够感知图像的颜色；需要了解,相机标定；\n",
    "        2）分析图像内容的颜色形状轮廓，判断图像内容；此时我们需要滤波,边缘,灰度直方图,直线检测，图像阈值分割,区域生长,等基本处理方法；需要高等数学、线性代数、矩阵分析等基础工具；\n",
    "        3）进一步提取图像特征，例如区分人或物，男或女等；我们需要关键点及特征检测，这过程中我们可以是应用机器学习，深度学习等工具；还需要概论论、最优化方法等数学工具；\n",
    "        4）再进一步我们判断图像中的人或物的远近，遮挡关系，以及运动状态；涉及到了运动学等物理学内容；\n",
    "        5）最后人类的视觉是有立体感的，要利用成像设备采集到数据实现图像拼接和立体呈现，就要用到视觉成像模型与视觉几何基础。\n",
    "        \n",
    "    b) 选两本书\n",
    "    \n",
    "       冈萨雷斯著,阮秋琦译,数字图像处理(第3版),2017\n",
    "       R. Laganiere 著,张静译,OpenCV2计算机视觉编程手册,科学出版社,2013"
   ]
  },
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   "source": [
    "3. 什么是光通量和辐照度？说明几个常见光源的光通量，以及几个常见照明环境的辐照度。\n",
    "\n",
    "    光通量指人眼所能感觉到的辐射功率,它等于单位时间内某一波段的辐射能量和该波段的相对视见率的乘积\n",
    "    \n",
    "    辐照度指投射到一平表面上的辐射通量密度。指到达一表平面上,单位时间,单位面积上的辐射能\n",
    "    \n",
    "    常见光源的光通量：\n",
    "    \n",
    "        烛光：12.56 lm\n",
    "        白炽灯/卤钨灯：12~24 lm/W\n",
    "        荧光灯和气体放电灯：50~120 lm/W\n",
    "        LED灯：110 lm/W\n",
    "        太阳：3.566×10 28 lm\n",
    "        \n",
    "    常见照明环境的辐照度：单位：lux（1 lux = 1 lm / m 2）\n",
    "    \n",
    "        黑夜：0.001—0.02\n",
    "        月夜：0.02~0.3\n",
    "        阴天室内：5~50\n",
    "        阴天室外：50~500\n",
    "        晴天室内：100~1000\n",
    "        晴天阳光直射：100000\n",
    "        适合阅读：300~750\n",
    "        阅读书刊：50~60\n",
    "        家用摄像机标准照度：1400"
   ]
  },
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   "source": [
    "4. 结合颜色空间示意图，简述HSI颜色空间中各通道的物理意义，并结合图像实例说明。\n",
    "\n",
    "    参考颜色空间示意图：\n",
    "    ![颜色空间示意图1](./img1.jpg)\n",
    "    \n",
    "        色调通道H是绕锥体轴旋转的不同角度值，描述颜色属性，角度0～360度代表了红到紫的不同颜色；\n",
    "        饱和度通道S在锥体的横切园面上沿半径方向由圆心向外，越靠外宝和度越高，颜色越鲜艳；圆心为0，圆周为1；\n",
    "        亮度通道I，自锥顶到锥底面中心由黑到白，锥顶为0，锥底面为1；\n",
    "    \n",
    "    参考通道分解图像：\n",
    "    ![HSI通道分解图像](./img2.jpg)\n",
    "    \n",
    "        图a为原图；\n",
    "        图e为H通道图，只有颜色，没有明暗和饱和度信息，粉色的花瓣原本边缘发白，但在此图上完全看不出来；\n",
    "        图f为I通道图，保留的是亮度信息，没有颜色；此图越白的地方在原图上越亮，越黑的地方在原图上越暗；\n",
    "        图g为S通道图，保留的是饱和度信息，颜色越鲜艳的地方在此图上越白，反之则越黑；"
   ]
  },
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   "source": [
    "5. 说明彩色图像传感器及γ校正的基本原理。\n",
    "\n",
    "    彩色图像传感器原理：在灰度图像传感器的基础上，在传感器上面增加一层蒙版，蒙版上用光刻机刻出与像素对应的格子，并按规律给不同的格子图上不同的颜色，这样每个格子只能透过一种颜色的光，传感器对应的像素就只感受这一种颜色的亮度值，得到该点的一个颜色的分量，另外两个颜色的分量则取该点周围相应颜色像素测量值的平均值，最后合并为彩色图像；蒙版上还有一层用于聚焦的透镜板，用于保证每个像素的感光原件获得足够的光。\n",
    "    \n",
    "    γ校正是因为人眼的视觉感应和照明值关系是非线性的，图像传感器存储时经过γ校正,以更好的进行量化(伽马=1/2.2);显示时转换为符合人的视觉特征(伽马=2.2)。"
   ]
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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